Mattia Nadal - 167372
Università degli Studi di Udine - A.A. 2024/2025

Analisi sui dati dei vincitori del Pallone D'oro maschile 1956-2024¶

Perchè analizzare i vincitori?¶

  • L'interesse per il calcio
  • Il desiderio di capire l'evoluzione che il trofeo ha avuto
  • Quali sono le carattestiche più comuni dei vincitori

I dataset:¶

  • Datset iniziale reperibile su Kagle a questo indirizzo:
    • Nome: ballon d'or
    • Creatore: Sadialiou Diallo
    • Anno: 2020
  • Dataset ulteriori creati tramite web scraping dai seguenti siti:
    • Wikipedia
    • Transfermarkt

Dati rilevanti¶

  • Generalità giocatore (Nome giocatore, Età, Nazionalità)
  • Caratteristiche giocatore (Squadra di appartenenza, Ruolo)
  • Posizionamento sul podio (Rank per anno)
  • Competizioni vinte per anno (Campionato, Coppa nazionale, Campionati internazionali...)

Domande¶

  1. Quali nazioni hanno vinto più palloni d'oro?
  2. Come sono disdribuiti sul podio i giocatori in rapporto alla nazionalità?
  3. Con quali trofei si hanno più possibilità di vincere il premio?

1. Quali nazioni hanno vinto più palloni d'oro?¶

Premessa¶

Nel corso del tempo, il metodo di votazione è cambiato più volte per riflettere l'evoluzione del calcio e aumentare l'equità e la rappresentatività del premio:

  • 1956–1994: Giuria di Giornalisti Europei
  • 1995-2009: Globalizzazione della Giuria
  • 2010-2015: Fusione con il FIFA World Player
  • 2016-oggi: Limitata ai giornalisti dei primi 100 paesi nella classifica FIFA maschile
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The get_cmap function was deprecated in Matplotlib 3.7 and will be removed in 3.11. Use ``matplotlib.colormaps[name]`` or ``matplotlib.colormaps.get_cmap()`` or ``pyplot.get_cmap()`` instead.

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2. Come sono disdribuiti sul podio i giocatori in rapporto alla nazionalità?¶

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3. Con quali trofei si hanno più possibilità di vincere il premio?¶

Visualizziamo un barplot che confronta la posizione nel podio con la competizione

Conclusioni¶

Quali sono i risultati delle analisi?¶